Womenswear AI Video Case
从参考图到可复用的视频方法。
这个页面记录一条女装 AI 视频案例的完整工作流：人物身份、服装参考、镜头连续性、成片复盘，以及后续可复用的提示词结构。
01 / Final
最终版本把人物、服装和街拍感稳定在同一条视频里。
案例重点不是单次出图，而是把参考图拆成可迁移资产：人物脸部身份、服装版型、材质细节、镜头节奏和商业审美。
V1 测试版
用于确认人物身份和服装轮廓是否稳定，优先找出画面跳变、材质偏差和镜头逻辑问题。
V2 稳定版
在人物、服装、动作和场景之间做收敛，让成片更接近可展示、可复盘、可复用的商业案例。
02 / Method
先锁定身份和服装，再处理镜头叙事。
AI 视频最容易失控的地方是人物变脸、衣服变款、场景失真。这个案例把生成流程拆成几个稳定模块，方便之后替换到不同女装项目里。
Identity
人物身份
用人物参考图控制脸部特征和气质，避免每个镜头像不同模特。
Outfit
服装资产
用服装参考图拆解版型、颜色、面料、搭配关系，让画面服务商品表达。
Motion
镜头节奏
用街拍式运动、轻微转身和自然步态提升真实感，而不是只做静态展示。
03 / Assets
参考资产和复盘图可以直接沉淀成方法库。
这些素材会进入网站的学习资料和 AI 理解部分，后续每个项目都可以按“参考图、提示词、成片、复盘”的格式补充。
人物身份参考
用于保持脸部识别度和镜头间的一致性。
服装参考
用于锁定款式、颜色、材质和穿搭轮廓。
多角度资产
用于补充正面、侧面、背面信息，减少生成时的结构漂移。
场景连续性
用于拆解环境、光线、动作和镜头衔接。